light-chart
Create, refine, and audit scientific data figures in Python or R from real data, existing plotting code, or a reference image. Use for 科研绘图、选图、多面板排版、 组学注释热图、随访与效应图、实测信号和时频、生态排序、真实三维场、 图像板伴随定量、参考图适配、La
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GitHubLight Chart
项目目录与续作
需要落盘或继续已有项目时,先读 项目目录约定,按其中的本阶段位置、版本与关联规则保存;用户指定路径和旧项目优先。包内资源相对本 skill,研究产物相对真实项目,二者不要混用。只做局部讨论时无需初始化目录。
持续项目、评审修图或稿图交接再读 项目证据与版本衔接:先恢复有关 Memory,再回科学原件与采用的 FIG/分析/稿件版本核对;实质修订保留前版,将实际结果和未决项接回 Write、Review、Memory 与已有 Workflow。
以 nature-figure 的研究问题—证据—实现—成图核查为执行主干。SciPilot 与 figures4papers 的获许可资源按任务接入;Light-Science 自行实现审图修订工具,并编写视觉与三维指南。FigMirror 的概念启发保留来源说明,公开包不包含它的原始代码、提示词或示例图。文件数量和自动 PASS 不证明科研表达或视觉质量。
从实际输入开始
先理解研究问题、统计单位、配对/重复/层级结构、分母、单位、原始或汇总数据、已有代码和最终用途。关键科学含义无法推断时才提问;尊重已确定的 Python/R 选择,普通后端选择不增加确认或写全局偏好。
- 数据新画或实质重做:先读 workflow.md,采用 Nature 的简短任务契约和证据组织,再选图与实现。不要要求用户填写大型任务表。
- 已有图改进:先运行/实际看图,保留正确数据、映射和构造,定位影响理解的问题后修改。
- 参考图适配:实际查看原图,读 reference-style.md。拆解构造、必要标志、面板比例、图例/色标和文字层级;新数据不适配时说明改造,不能照搬数值或像素坐标。
- 多表/多实验:一张图围绕一个研究问题组织互补证据,给每个面板明确的问题、角色与独有信息。矩阵旁再列同序原值不自动增加证据;重复视图可有必要,但应有明确阅读用途。
- 论文表格:默认输出 LaTeX 与结构化数值,读 tables.md;表格不算一张新图,不默认转成图片。
图中保留数据、坐标和单位、必要图例/色标、面板字母与短条件标签。介绍性标题、长方法、来源、误差说明和审查文字放图外独立图注;删去横幅后重新布局,不能留下大块空带。
准备任务并找到真实实现
figure_job.prepare_job(sources, spec) 或 python scripts/figure_job.py --data NAME=data.csv --spec task.json --out decision.json 将实际数据剖析、科学字段映射、选图/证据检查和实现检索连起来。模型据上下文写简短 spec;单图包含 question 与 chart,多面板沿用 evidence_tools 的 question/claims/panels。它准备决策,不自动完成分析、出图或审阅。本地 CF NetCDF 用显式 intent=scalar_field、变量/坐标、维选择与归约声明接入同一入口;先归约成二维场再剖析,详见 fields-and-3d.md。
library.py route --query "配对变化" / --backend r 定位可调用入口、输入边界和完整来源;search 查完整代码与资料。有取舍时用 library.py plan --data data.csv --spec chart.json --out choice.json。unimplemented_concepts 和 adaptation_required 必须处理;正文提到某图型、图库样例能运行,都不等于已有任意数据适配器。检索显示数量不应隐藏混合任务的缺口。
需要领域布局参照时,用 library.py search --kind visual-reference --query "clinical forest risk evidence" 按研究问题和构造查完整论文图;打开返回的图和卡片,核对证据角色、布局与适用边界,不能把参照命中算成可调用能力。
实现前打开实际要采用的函数/完整案例及其图,不能只读合并指南。第一轮使用来源时读 source-adaptation.md,完整定位见 library-guide.md。不要机械要求每次调用四套,也不要把检索到的资料记为已经执行的代码。
领域与构造按实际能力进入
| 当前任务 | 按需打开 |
|---|---|
| 比较、配对、分布、趋势、矩阵与估计 | chart-selection.md、python.md |
| 多面板证据、主次与实测留位 | multipanel.md、nature 完整证据架构 |
| 字体、语义颜色、实际印刷阅读 | design.md、editorial-review.md |
| 原生 R、注释热图、KM+风险表 | r.md、domain-workflows.md |
| 实测波形、全程极值、PSD与时频 | scripts/signal_plots.py、scripts/domain_decisions.py;采样率和实际秒坐标一致才进 Hz 域 |
| 群落 Hellinger-PCA 排序 | scripts/ordination.R、scripts/domain_decisions.py;明确覆盖等级/丰度含义与完全匹配的样本ID |
| bulk gene-count 描述结构 | intent=count_structure 与 scripts/omics_plots.py;明确 CPM、pseudocount 与 CPM/count 筛选规则。pca_scores() 保等单位并返回逐 ID artist、独立颜色/形状映射;metadata_source、sample_id 严格匹配,不能从样本名猜注释或生成差异显著性。用法见 domain-workflows.md |
| 观测 2×2 相对与绝对风险 | intent=two_arm_risk_evidence 与 scripts/effect_plots.py;映射四个真实计数,明确独立二项工作模型、置信水平与尺度;零事件 RR 保留为 unavailable,不自动校正或汇总 |
| 实测预算扫描与预测计数 | intent=computational-sweep/confusion-counts 与 scripts/computational_plots.py;重复/划分语义、完整键与记录ID;不自动拟合模型或推断独立性 |
| 实测材料复阻抗 | intent=impedance 与 scripts/impedance_plots.py;显式映射谱ID、Hz、Re Z 和物理符号 Im Z(Ω),保留所有象限;Nyquist/Bode 不自动拟合电路或归一化面积 |
| 汇总分类计数、真实mosaic/静态alluvial与重复行为轨迹 | domain-workflows.md、count_tables.py、repeated_measures.R;保留分母、零单元和重复单位,不将汇总表展开个体 |
| 图像、连续场和真实三维 | fields-and-3d.md、image_layout.py;按需读三维指南 |
| 完整论文组合与参数扫描 | paper-patterns.md、figures4papers 完整代码/实际成图 |
| 实际审图反馈、修订与选稿 | review-cycle.md、scripts/review_cycle.py |
| 目标期刊与输出约束 | journal-output.md;明确投稿要求时核验当前官方规范 |
以上是入口,不是完整学科分析能力声明。PCA 不代表 UMAP;排序得分图不代表带载荷箭头的 biplot;真实高度场不代表体数据。assets/library/implementations.json 中的输入和边界决定实际覆盖。论文图片库与旧模板只作经过实际看图/核对的辅助参考,不作为核心执行依赖。
设计、绘制和修订
先定最终物理尺寸、证据主次和必要构造,再留坐标/标签/图例/色标空间。composition.compose(...).figure 与 fit() 负责跨行列和实测留位;min_plot_mm 核对固定 aspect 后的真实数据区,报告同时保留实际与分配矩形。空间不足时改变组织或尺寸,不缩字或拉伸等单位坐标掩盖。图像保比例,连续场保真实坐标,比较面板保需要共用的尺度。
颜色按类别、顺序、真实中心的偏差或周期选,不能给所有领域统一套淡色。用本任务的 project-style.json 固定身份、符号/线型、字体和色标;Python/R 共享语义。检查实际透明度、小点、细线和深色文字,不用色板名称代替可读性;灰度下需要保留的正负方向应有额外编码。参照是具体结构与语义,不只是吸取色号。
绘制用用户选择的原生后端:Python publication.save_figure();R publication.R 与 r_runtime.py run。固定页面导出,核对最终 PDF 字体、几何与数据;后端无关检查可检查 R 文件,不能用 Python 近似图冒充原生 R。需要 helper 时随任务交付,不能依赖原始参考仓库绝对路径。
文件型 source_data 自动记录来源路径与字节;其余实际输入可用 source_files 绑定数据、绘图代码、配置、helper 和图注,R 沿用同名参数。采用图前可运行 python scripts/source_binding.py figure.qa.json 只读复核已记录来源及导出;具体范围见 项目衔接。它不证明代码实际使用了这些输入,也不把内存表摘要当作源文件核验。
实际看当前 PNG 和最终 PDF 渲染,再看整图、局部和最终尺寸。技术核对与视觉判断分开:前者查数值/ID/区间/单位/导出;后者查互补证据、主次、拥挤、无意义留白、颜色与查找成本。
复杂任务使用 审图修订流程:定位问题、保留正确部分、修改代码、重渲复核与选稿。review_engine.py 记录真实返回的意见、检查文件绑定并管理轮次;宿主负责安排真实审阅上下文。不能把自检称为独立审阅。raster_diagnostics.py 只报告像素诊断,不输出综合质量分。
review_tools.compare_revisions() 检查修订是否丢数据、必要面板/构造、单位或身份映射。record_review() 绑定实际当前文件的执行者自检,不能证明独立审查。无问题不强凑轮次,最新版不自动最好;到预算上限仍有重要问题要记录并退回相应设计步骤。
科学边界与交付
保留原始观测与字段,清洗/汇总/排除/抽样有明确理由与记录。行数、细胞数或技术重复不自动是独立 n;不能从汇总重建分布,不能补造检验、区间、p/q值、标尺或图像定量。复杂分析没有输入或合适方法时,交代缺口后完成可支持的部分。
交付实际可运行代码、必要输入/映射与 helper、PDF/SVG 和 PNG 预览、独立图注及关键核对结果。表格交 .tex 与数值。代码用相对路径,并说明实际使用的来源与修改,见 THIRD_PARTY_NOTICES.md 与 sources.json。已验证范围和仍需适配的能力分清,不能以自动 PASS 或一次样例宣称达到各领域顶刊水平。